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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（入門(mén)上篇）
2019-02-16
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前面我們已經(jīng)給大家講述了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，這些概念都是十分重要的，我們?nèi)绻獙W(xué)習(xí)人工智能的話(huà)就需要重視這些知識(shí)。在這篇文章我們接著給大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)，希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助。


（1）正則化就是對(duì)模型復(fù)雜度的懲罰。正則化幫助防止過(guò)擬合。正則化包括不同種類(lèi)：L1 正則化、L2 正則化、dropout正則化。

（2）正則化率就是一種標(biāo)量級(jí)，用lambda來(lái)表示，指正則函數(shù)的相對(duì)重要性。

（3）表征就是將數(shù)據(jù)映射到有用特征的過(guò)程。

（4）根目錄就是指定放置 TensorFlow 檢查點(diǎn)文件子目錄和多個(gè)模型的事件文件的目錄。

（5）均方根誤差就是均方誤差的平方根。

（6）Saver就是負(fù)責(zé)存儲(chǔ)模型檢查點(diǎn)文件的 TensorFlow 對(duì)象。

（7）縮放就是特征工程中常用的操作，用于控制特征值區(qū)間，使之與數(shù)據(jù)集中其他特征的區(qū)間匹配。

（8）序列模型就是輸入具有序列依賴(lài)性的模型。

（9）會(huì)話(huà)就是保持 TensorFlow 程序的狀態(tài)。

（10）Sigmoid 函數(shù)就是把logistic 或多項(xiàng)式回歸輸出映射到概率的函數(shù)，返回的值在 0 到 1 之間。

（11）稀疏特征的值主要為 0 或空的特征向量。

（12）平方損失就是線(xiàn)性回歸中使用的損失函數(shù)。該函數(shù)計(jì)算模型對(duì)標(biāo)注樣本的預(yù)測(cè)值和標(biāo)簽真正值之間差的平方。在平方之后，該損失函數(shù)擴(kuò)大了不良預(yù)測(cè)的影響。

（13）靜態(tài)模型就是離線(xiàn)訓(xùn)練的模型。

（14）穩(wěn)態(tài)就是數(shù)據(jù)集中的一種數(shù)據(jù)屬性，數(shù)據(jù)分布在一或多個(gè)維度中保持不變。通常情況下，維度是時(shí)間，意味著具備平穩(wěn)性的數(shù)據(jù)不會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生變化。

（15）權(quán)重就是線(xiàn)性模型中的特征系數(shù)，或者深度網(wǎng)絡(luò)中的邊緣。線(xiàn)性模型的訓(xùn)練目標(biāo)是為每個(gè)特征確定一個(gè)完美的權(quán)重。如果權(quán)重為 0，則對(duì)應(yīng)的特征對(duì)模型而言是無(wú)用的。

（16）無(wú)標(biāo)簽樣本就是包含特征但沒(méi)有標(biāo)簽的樣本。無(wú)標(biāo)簽樣本是推斷的輸入。在半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程中，通常使用無(wú)標(biāo)簽樣本。

（17）測(cè)試集是數(shù)據(jù)集的子集。模型經(jīng)過(guò)驗(yàn)證集初步測(cè)試之后，使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試?？膳c訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對(duì)照閱讀。、


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了很多的內(nèi)容，雖然都是機(jī)器學(xué)習(xí)中比較簡(jiǎn)單的知識(shí)，但萬(wàn)丈高樓平地起，我們一定要一步步把基礎(chǔ)打牢固。希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助。

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